鳳凰木的花朵擁有五片花瓣，上方花瓣與其他紅色花瓣不同，是白色底紅色斑點根據文獻，這片花瓣稱為旗瓣，功能是作為蜜標來吸引傳粉者。研究觀察發現鳳凰花的旗瓣會先捲曲凋零和蜜標存在的功能互相矛盾，本組推論與環境、授粉有關連。經研究發現旗瓣凋零與生長環境、花粉及花蜜是否被採集無關與授粉方式有關。異株授粉導致旗瓣凋零的時間提前同株異花授粉旗瓣凋零的時間與自然狀態相近自花授粉、無授粉則導致旗瓣凋零的時間延後。異株授粉對鳳凰花而言是有效且成功的授粉，會導致旗瓣提早凋零，將蜜標隱藏，提高其他尚未有效授粉花朵成功授粉的機會，並且產生成熟的種莢。無效的授粉會導致旗瓣凋零時間延後藉此等待有效的授粉機會。

本研究探討將蔬果粉調製成染劑，染印到紙張中，製成蔬果畫紙，使其變成趣味科學玩具，透過玩中學的方式，提升同學們的學習動力。 為了將顏色科學化的呈現，特別研製一套色彩鑑定方式進行後續實驗。對於要染印的紙張選擇，從吸水效果、暈開程度、烘乾後捲曲度、著色效果、顯色效果，以及保色效果等面向，綜合評估後紙張選用最符合條件的達文西設計紙。 最後染劑的調製，以濃度、浸泡時間、保色、複合蔬果配方等進行探究下，發現染劑以蝶豆花粉為基底，混合薑黃粉、甜菜根粉、藍莓粉與桑葚粉，配置成濃度2%，並加入濃度5%鹽水強化保色效果與濃度3%維他命C水強化色彩飽和度，浸泡1小時再低溫烘乾，可產生最多種的顏色變化。

本研究對米飯復熱後性質進行探究，我們先進行問卷調查，作為實驗設計的參考。我們以臺東的關山米來做為復熱實驗的研究對象，並以第三屆臺灣稻米品質競賽的冠軍池上米來當實驗參照組，將已經通過專家驗證的米飯，跟我們的實驗數據做比對。 我們針對米飯保存時的溫度、時間；復熱時所使用的容器、復熱設備等變因進行探究，結果顯示：將米飯用保鮮膜包覆冷凍保存，以陶瓷容器盛裝、以微波爐復熱，米粒的長度、透光度、黏性和彈性都會非常接近冠軍米的數據。 最後，我們將最佳化方法復熱的關山米，與當餐煮的冠軍米提供給同學試吃進行忙測，高達52%的學生覺得復熱後的關山米比當餐煮的冠軍米還好吃！這套米飯復熱的方法簡單方便，已達到我們的研究目的。

本研究從文獻中選出十種物質，測定其蛋白質的含量，選取其中含量最多的4種蛋白質萃取液，進行其黏性、承載拉力及解離效果的比較實驗。 在「蛋白質萃取液」的黏性實驗中，以加入酸性物質，比例為「3：1」、加入鹼性物質，比例為「10：1」、加入有機溶劑，比例為「1：1」、溫度在「50°C」的條件下，其黏性的強弱，為虱目魚皮魚鱗>豬皮>脫脂奶粉>全脂奶粉。 用相同於黏性的實驗條件，在黏性承載拉力實驗中，其黏性承載拉力大小，為虱目魚皮魚鱗>豬皮>脫脂奶粉>全脂奶粉。 用相同於黏性的實驗條件，在解離效果的實驗中，以浸泡在溫度「50°C」的水中，其解離效果，為全脂奶粉>脫脂奶粉>豬皮>虱目魚皮魚鱗。

本研究開發一套結合ChatGPT4.0和手掌辨識技術的虛擬保健助理系統，用於實現穴位按摩的自我保健。第一步：文獻分析依《刺灸新法》和《針灸科學》作為穴位依據，設計一系列提示詞（Prompt），在多次實驗中，提示詞Prompt E(基礎框架結合COT與RAG)的準確率達到91.1%，精確率和召回率分別為100%和91.1%，也大幅降低幻覺現象。第二步：設計穴道定位演算法標示穴道位置，並邀請兩位中醫師協助檢視，提出建議與修正，使修正後的程式能夠準確標示穴位。此系統具備低成本、易推廣和普及中醫知識的潛力，可在各種場所設置，提供即時的穴位按摩建議。未來將優化提示詞設計、比較不同語言模型的精確度，並開發其他部位的穴位辨識系統，以提高自我保健的便利性和準確性。

在臺灣手語辨識，先前研究所使用的監督式學習需要大量標記樣本而限制可辨識詞彙量。為此，本研究借鑒自然語言處理領域中BERT的遮罩想法，將未標記手語影片隨機遮蓋部分幀數，並讓模型學習預測被遮蓋的幀數以學習臺灣手語的特徵，並透過遷移學習來訓練辨識模型，此作法可克服現有臺灣手語資料缺少的問題。經過實驗，本研究訓練之詞彙辨識模型達成了242個單字量，92%的準確率。 此外，先前研究皆未在手語句子翻譯上有成果。因此本研究基於以上模型，設計手語翻譯的系統，整個系統在100個句子的翻譯表現達到83%的準確率，證明自監督學習的方式在手語辨識、翻譯上是有效的。並展現出樣本需求少與辨識詞彙量可輕易擴大的潛力。

酸菜水 農業生產過程中產生的副產品在醃漬酸菜過程中，土壤被廢水污染嚴重鹽化，付出慘重成本。本研究利用接觸曝氣法來嘗試解決酸菜醃製廢液中的汙染物，分別探討曝氣槽形狀、濾材種類以及複合式曝氣裝置，並加入枯草桿菌來探討pH值、濁度、COD、污泥產生量的變化與差異。研究結果發現無論哪種槽體在不添加濾材下表面積與細菌依附空間不足，無降解作用發生；矩形槽適合採用平板形濾材，圓形槽適合採用K1濾材；而我們研發的複合式曝氣裝置無論是在COD、濁度以及汙泥產生量都是表現最佳的。

本研究主要是為了提升在線上西洋棋網站中對弈的公平性，希望可以用自動化的模型幫我們抓出作弊者。 首先我們需要將棋局PGN檔先預處理成訓練要用的模式，接下來將分成兩組實驗進行:一是用每步著法及時間放入深度學習網路製作模型，二是以子力停留位置製作的熱圖配合卷積神經網路製作。 研究結果顯示，使用深度學習的模型判斷結果比用卷積神經網路的模型還準確一些，而使用卷積神經網路的模型中，我們發現加入子力權重的模型會比沒有加入的準確一些，但是還是比不上深度學習的模型。

以藍曬為主題，利用掃瞄器檢測標準普魯士藍(Pantone色票2196U)，並搭配PS軟體取得平均值進行色彩分析，成功找到感光液比例50:50(檸檬酸鐵銨:鐵氰化鉀)、感光50秒時，在素描紙上可製作顏色RGB：R21 / G80 / B133、HSV：H208 / S84 / V52的標準普魯士藍。 為了增加色彩，我們利用不同的感光時間製作漸層普魯士藍，並進一步將其浸泡於不同酸鹼pH值溶液，結果成功發現： ①浸泡於檸檬酸、雙氧水、氯化鈉時，顏色維持藍色，但因浸泡時間、pH值不同，顏色有明顯的亮度、深淺差異 ②浸泡於碳酸鈉、磷酸三鈉時，顏色為黃棕色系 ③浸泡於單寧酸時，顏色呈現藍黑色系。 最後，我們將結果應用在不同材質中，成功製作色彩豐富的藍曬作品，讓「古代攝影工藝」有新發現，符合SDGs11永續城市之目標！

本研究旨在探討如何利用地衣共生藻類與共生真菌天然的互利性來建構長效的微生物電池，此實驗將培養出的地衣共生真菌與藻類利用海藻酸鈉（SA）進行固化，並進一步製成不須添加質子交換膜的晶球地衣電池，並觀察其發電量。經觀察，本研究之地衣電池電壓高峰為0.497V，且目前已維持運作1038小時，電壓仍有0.3 V。由上述可知，利用海藻酸鈉固化之方式能製作出穩定且高效能的地衣電池；而地衣取自於自然環境，亦不需添加質子交換膜，故對成本低廉且環境友善成本低廉，符合永續發展目標（SDGs）中的目標七：確保所有的人都可取得負擔的起、可靠、永續及現代的能源。期許未來能夠發展為具備實用性且低成本的綠色能源。